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[2]数据包装原理
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按照惯例，数据长度以八位字节测量。 使用所需精度所需的最小位数将数据编码为二进制整数。 具有如表2所示的单位的数值可以首先以10的幂来缩放以实现适当的小数精度，从它们中减去参考值以减少冗余并消除负值，然后可以进一步缩放 2的幂将它们包装成预选的字长。 这两个缩放操作是独立的; 其中或两者在任何给定情况下使用取决于对包装方法做出的选择。
Y =原始或未打包的值; 单位如表2;
D =十进制比例因子，以达到所需的精度（符号位，后跟15位整数）;
R =参考值（32位）;
X =内部值（每个记录的位数不同）;
E =用于可变位字长度包装的二进制比例因子（符号位，后跟15位整数）。
参考值（R）是正被编码的（可能）十进制缩放数据的最小值。
R作为单精度浮点数以四个字节的形式放置在二进制数据段中：
sAAAAAAA BBBBBBBB BBBBBBBB BBBBBBBB
s =符号位，编码为0 =>正，1 =>负
A = 7位二进制整数，特性
B = 24位二进制整数，尾数。
此公式是单精度（实数）浮点数的标准IBM表示。 （未来将考虑使用IEEE浮点表示，在GRIB的后续版本中。）如果使用二阶（或“复数”）打包（参见稍后的描述），则内部值X将由两个值组成，“局部最小值”Xi和“二阶填充 值“，Xj。 每个网格点将有一个Xj和可变数目的Xi值。 这将变得清楚后，当我们得到二阶包装的描述。
D =十进制比例因子，以达到所需的精度（符号位，后跟15位整数）;
R =参考值（32位）;
X =内部值（每个记录的位数不同）;
E =用于可变位字长度包装的二进制比例因子（符号位，后跟15位整数）。
参考值（R）是正被编码的（可能）十进制缩放数据的最小值。
R作为单精度浮点数以四个字节的形式放置在二进制数据段中：
sAAAAAAA BBBBBBBB BBBBBBBB BBBBBBBB
s =符号位，编码为0 =>正，1 =>负
A = 7位二进制整数，特性
B = 24位二进制整数，尾数。
还原R值的公式是：
